前面我们介绍了6种比较交换类的排序，现在我们看一下分类收集类的排序
    计数排序一种利用空间换时间的排序办法

    算法思路：
    1、根据待排序集合中最大元素和最小元素的差值范围，申请额外空间；
    2、遍历待排序集合，将每一个元素出现的次数记录到元素值对应的额外空间内；
    3、对额外空间内数据进行计算，得出每一个元素的正确位置；

    代码
    **

    1. function countSort(nums){
    2.   let min = Infinity, max = -Infinity
    3.   for (const num of nums) { // 确定最大最小值
    4.     min = Math.min(min, num)
    5.     max = Math.max(max, num)
    6.   }
    7.   let store = new Array(max - min + 1).fill(0)
    8.   for (const num of nums) { // 计数
    9.     store[num - min]++
    10.   }
    11.   let p = 0, res = new Array(nums.length)
    12.   for (let i = 0; i < store.length; i++) { // 逐个计数还原
    13.     while(store[i]--) nums[p++] = i + min
    14.   }
    15.   return nums
    16. }


    假如开辟的空间为k (由max(nums) - min(nums)计算得出)
    时间复杂度O(n + k)
    空间复杂度O(n)

    我们对于普通的数字比较而言这里不需要考虑稳定性
    当然如果考虑稳定性我们可以利用js的数组的特性来完成

    代码
    **

    1. function countSort(nums){
    2.   let min = Infinity, max = -Infinity
    3.   for (const num of nums) { // 确定最大最小值
    4.     min = Math.min(min, num)
    5.     max = Math.max(max, num)
    6.   }
    7.   let store = new Array(max - min + 1)
    8.   for (const num of nums) { // 计数
    9.     if(!store[num - min]) store[num - min] = [] // 当成一个队列
    10.     store[num - min].push(num) // 入队列
    11.   }
    12.   let p = 0, res = new Array(nums.length)
    13.   for (const value of store) {
    14.     while(value && value.length) nums[p++] = value.shift() // 出队列
    15.   }
    16.   return nums
    17. }

    这样对于相同一个元素而言，他们的相对输出顺序没有发生变化